Heckman correctionThe Heckman correction is a statistical technique to correct bias from non-randomly selected samples or otherwise incidentally truncated dependent variables, a pervasive issue in quantitative social sciences when using observational data. Conceptually, this is achieved by explicitly modelling the individual sampling probability of each observation (the so-called selection equation) together with the conditional expectation of the dependent variable (the so-called outcome equation).
Identification (statistiques)En statistiques et en économétrie, l'identification (ou identifiabilité) est une propriété d'un modèle statistique. En statistiques, on dit qu'un modèle est identifiable s'il est possible d'apprendre la vraie valeur des paramètres à partir d'un nombre infini d'observations. On considère le modèle statistique : avec : l'espace de réalisation des variables aléatoires l'espace des valeurs possibles pour le paramètre une loi de probabilité de densité On définit alors la fonction de vraisemblance comme : On dit
Coefficient de déterminationvignette|Illustration du coefficient de détermination pour une régression linéaire. Le coefficient de détermination est égal à 1 moins le rapport entre la surface des carrés bleus et la surface des carrés rouges. En statistique, le coefficient de détermination linéaire de Pearson, noté R ou r, est une mesure de la qualité de la prédiction d'une régression linéaire. où n est le nombre de mesures, la valeur de la mesure , la valeur prédite correspondante et la moyenne des mesures.
